論文の概要: Quantum Curriculum Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02419v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 05:42:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-12 22:08:28.063331
• Title: Quantum Curriculum Learning
• Title（参考訳）: 量子カリキュラム学習
• Authors: Quoc Hoan Tran, Yasuhiro Endo, Hirotaka Oshima,
• Abstract要約: 本稿では,量子データのための量子カリキュラム学習(Q-CurL)というフレームワークを提案する。 Q-CurLは、より難しいタスクに進む前に、学習モデルに単純なタスクやデータを導入します。 実証的な証拠は、Q-CurLが一元学習タスクの訓練収束と一般化を著しく促進することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning (QML) requires significant quantum resources to achieve quantum advantage. Research should prioritize both the efficient design of quantum architectures and the development of learning strategies to optimize resource usage. We propose a framework called quantum curriculum learning (Q-CurL) for quantum data, where the curriculum introduces simpler tasks or data to the learning model before progressing to more challenging ones. We define the curriculum criteria based on the data density ratio between tasks to determine the curriculum order. We also implement a dynamic learning schedule to emphasize the significance of quantum data in optimizing the loss function. Empirical evidence shows that Q-CurL significantly enhances the training convergence and the generalization for unitary learning tasks and improves the robustness of quantum phase recognition tasks. Our framework provides a general learning strategy, bringing QML closer to realizing practical advantages.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子優位性を達成するために重要な量子リソースを必要とする。 研究は、量子アーキテクチャの効率的な設計と、リソース使用を最適化するための学習戦略の開発の両方を優先すべきである。 本稿では,量子データのための量子カリキュラム学習(Q-CurL)というフレームワークを提案する。 課題間のデータ密度比に基づいてカリキュラムの基準を定義し,カリキュラムの順序を決定する。 また、損失関数の最適化における量子データの重要性を強調するために、動的学習スケジュールを実装した。 実証的な証拠は、Q-CurLが一元学習タスクのトレーニング収束と一般化を著しく促進し、量子位相認識タスクの堅牢性を向上させることを示している。 我々のフレームワークは一般的な学習戦略を提供し、QMLを実用的な利点の実現に近づけます。

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